Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.3
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pp.239-244
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2010
This paper is to present map building of mobile robot using RFID (Radio Frequency Identification) technology and ultrasonic sensor. For mobile robot to perform map building, the mobile robot needs its localization and accurate driving in space. In this reason, firstly, kinematic modeling of mobile robot under non-holonomic constrains is introduced. Secondly, based on this modeling, a tracking controller is designed for tracking a given path based on backstepping method using Lyapunov function. The Lyapunov function is also introduced for proving the stability of the designed tracking controller. Thirdly, 2D map building is performed by RFID system, mobile robot system and ultrasonic sensors. The RFID mobile robot system is composed of DC motor, encoder, ultra sonic sensor, digital compass, RFID receiver and RFID antenna. Finally, the path tracking simulation results and map building experimental results are presented to show the effectiveness of the designed controller.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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1995.11a
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pp.184-192
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1995
Although ship's draught information onboard is substantial for both the safety of navigation and the estimation of loaded cargoes its accuracy depends in traditional surveying method on the skillfulness of observers and the condition of the sea surface round the vessel. To obtain more accurate information accessibly measuring instruments with sophisticated sensors such as mechanical electronic and ultrasonic transducers have been developed. however they have still limitation in accuracy and in making up a system due to the complexity of processing signal. In this paper we propose a he technique for analyzing ultrasonic pulse signal in order to improve the measurement accuracy and simplify a remote sensing system of draught by ultrasonic waves. This technique is useful for measuring draught being considered the influence of sea surface fluctuation and for transferring its data briefly to required equipment in integrated bridge system.
For mobile robot, the navigation effectiveness can be improved by providing autonomy, but this autonomy requires the mobile robot to detect unknown obstacles and avoid collisions while moving it toward the target. This paper presents an effective method for autonomous navigation of the mobile robot in structured environments. This method uses ultrasonic sensor array to detect obstacles and utilizes force relationship between the obstacles and the target for avoiding collisions. Accuracy of sensory data produced by ultrasonic sensors is improved by employing error eliminating rapid ultrasonic firing (EERUF) technique. Navigation algorithm controlling both the velocity and steering simultaneously is developed, implemented to the mobile robot and tested on the floor filled with the cluttered obstacles. It is verified that from the results of the field tests the mobile robot can move at a maximum speed of 0.66 m/sec without any collisions.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현에 있어서 중요 핵심 요소 기술인 실내에서의 사용자의 위치를 인식하면서 동시에 사용자를 식별하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 제안된 사용자 식별 방법은 초음파 센서의 물체까지의 거리를 측정할 수 있는 특성에 기초하여 구성원의 키 높이의 다름을 주요한 식별 특성으로 이용하는 방법이다. 또한 사용자 식별을 수행하는 것과 동시에 식별된 사용자가 센서가 장착된 문을 통과하여 들어왔는지 나갔는지를 감지하는 출입 감지 방법도 제안한다. 기본적인 출입 감지 방법의 아이디어는 2개 초음파 센서의 물체 감지 순서를 이용하여 개발되었다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 1단계의 프로토타입을 만들었으며, 개발된 프로토타입을 이용하여 3명의 가족 구성원으로 이루어진 일반 가정집의 화장실에 장착하여 성능 실험을 실시하였다. 실험 결과 100%의 사용자 식별 성능 및 평균 98%의 출입 감지 성능을 얻었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.267-270
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2001
In this paper, we propose the self-autonomous algorithm for mobile robot system. The proposed mobile robot system which is teamed by learning with the neural networks can trace the target at the same distances. The mobile robot can evaluate the distance between robot and target with ultrasonic sensors. By teaming the setup distance, current distance and command velocity, the robot can do intelligent self-autonomous drive. We use the neural network and back-propagation algorithm as a tool of learning. As a result, we confirm the ability of tracing the target with proposed mobile robot.
The important factors in sensors are sensitivity, selectivity, and response time. Oxide semiconductors are high sensitivity, fast response and the advantage of miniaturization. Zn-doped $SnO_2$ materials have been synthesized in order to improve the selectivity of the sensor. ZnO/$SnO_2$ crystals were prepared by a simple hydrothermal process and ultrasound pretreated hydrothermal process. ZnO/$SnO_2$ urchins were fabricated in the precursor solution with [$Zn^{2+}$]:[$Sn^{4+}$] ratio of 1:5 and rod structures were fabricated ratio of 1:1 and 1:3. Surface area ratio was increased by increasing the ratio of [$Sn^{4+}$]. The sensitivity of sensors were highest at the [$Zn^{2+}$]:[$Sn^{4+}$] ratio of 1:5 in ethanol, acetaldehyde, toluene, and nitric oxide.
An active ${\mu}$-mixer is important in Bio-MEMS and ${\mu}$-TAS. The mixing state depends on some kinds of factors including the intensity of ultrasonic radiation. We have visualized the mixing state of the mixing chamber with radiation time and presented the influence of the driving voltage in this research. It will be possible to compare the performances of the ultrasonic radiation parts used in the active ${\mu}$-mixer using this method.
Kim, Seung-Gi;Lee, Yong-Chan;Ahn, Sung-Su;Lee, Yun-Jung
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.8
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pp.1089-1098
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2018
In this paper, we propose an autonomous feeding robot and its obstacle classification system using ultrasonic sensors to secure the driving safety of the robot and efficient feeding operation. The developed feeding robot is verified by operation experiments in a cattle shed. In the proposed classification algorithm, not only the maximum amplitude of the ultrasonic echo signal but also two gradients of the signal and the variation of amplitude are considered as the feature parameters for object classification. The experimental results show the efficiency of the proposed classification method based on the Support Vector Machine, which is able to classify objects or obstacles such as a human, a cow, a fence and a wall.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.5
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pp.505-511
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2011
In this paper, we have developed an automatic velocity control system of a small-sized commercial treadmill (belt length of 1.2 m and width of 0.5 m) which is widely used at home and health centers. The control objective is to automatically adjust the treadmill velocity so that the subject's position is maintained within the track when the subject walks at a variable velocity. The subject's position with respect to a reference point is measured by a low-cost sonar sensor located on the back of the subject. Based on an encoder sensor measurement at the treadmill motor, a state feedback control algorithm with Kalman filter was implemented to determine the velocity of the treadmill. In order to reduce the unnatural inertia force felt by the subject, a predefined acceleration limit was applied, which generated smooth velocity trajectories. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method in providing successful velocity changes in response to variable velocity walking without causing significant inertia force to the subject. In the pilot study with three subjects, users could change their walking velocity easily and naturally with small deviations during slow, medium, and fast walking. The proposed automatic velocity control algorithm can potentially be applied to any locomotion interface in an economical way without having to use sophisticated and expensive sensors and larger treadmills.
The robot proximity and tactile sensors can be categorized into two groups: grip sensors and safety sensors. They have different performance requirements. The safety sensor should have long proximity range and fast response in order to secure enough response time before colliding with ambient objects. As for the tactile sensing function, the safety sensor need to be fast and compliant to mitigate the impact from a collision. In order to meet these requirements, we proposed and demonstrated a compliant integrated safety sensor suitable to human-friendly robots. An ultrasonic proximity sensor and a piezoelectric tactile sensor made of PVDF films have been integrated in a compliant PDMS structure. The implemented sensor demonstrated the maximum proximity range of 35 cm. The directional tolerance for 30 cm detection range was about ${\pm}15^{\circ}$ from the normal axis. The integrated PVDF tactile sensor was able to detect various impacts of up to 20 N in a controlled experimental setup.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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